Critical Assessment of Mass and Lattice Disorder in Thermal Conductivity Prediction for Medium and High Entropy Ceramics
Notice bibliographique
Résumé
Medium and high entropy ceramics, with their distinctive disordered structures, exhibit ultra-low thermal conductivity and high temperature stability. These properties make them strong contenders for next generation thermal barrier coating (TBC) materials. However, predicting their thermal conductivity has been challenging, primarily due to their unique phonon scattering mechanisms. Apart from the conventional phonon-phonon scattering mechanism, the phonon-disorder scattering, comprising both mass and force constant disorder, are also expected to make significant contribution in determining the thermal conductivity of medium and high entropy ceramics. However, it remains challenging to quantify the phonon-disorder contribution, particular in the aspect of force constant disorder. Here we demonstrated a relationship between the lattice disorder, a quantity more readily calculable, with force constant disorder, rendering it possible to substitute the force constant disorder by lattice disorder. Based on this relationship and drawing inspiration from Klement's equation of static imperfection, we have developed a model that quantitatively assesses the connection between disorder and thermal conductivity. Applying our model to the medium/high entropy rocksalt and pyrochlore oxides as representatives, we found good alignment between the theoretical predictions and experimental measurements of thermal conductivities, confirming the validity of our model. The model developed offers a critical predictive tool for rapid screening of TBC materials based on medium and high entropy ceramics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».